論文の概要: Segmentation-guided Domain Adaptation and Data Harmonization of Multi-device Retinal Optical Coherence Tomography using Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14635v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 05:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:14:34.282820
• Title: Segmentation-guided Domain Adaptation and Data Harmonization of Multi-device Retinal Optical Coherence Tomography using Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: サイクル一貫性生成対向ネットワークを用いた多デバイス網膜光コヒーレンストモグラフィーの分割誘導領域適応とデータ調和
• Authors: Shuo Chen and Da Ma and Sieun Lee and Timothy T.L. Yu and Gavin Xu and Donghuan Lu and Karteek Popuri and Myeong Jin Ju and Marinko V. Sarunic and Mirza Faisal Beg
• Abstract要約: 本稿では,複数のデバイスからの画像を単一画像領域に適応させるセグメント化誘導型領域適応手法を提案する。 来るべき新しいデータセットに対する手動ラベリングの時間消費と、既存のネットワークの再トレーニングを回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.968191199408213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Optical Coherence Tomography(OCT) is a non-invasive technique capturing cross-sectional area of the retina in micro-meter resolutions. It has been widely used as a auxiliary imaging reference to detect eye-related pathology and predict longitudinal progression of the disease characteristics. Retina layer segmentation is one of the crucial feature extraction techniques, where the variations of retinal layer thicknesses and the retinal layer deformation due to the presence of the fluid are highly correlated with multiple epidemic eye diseases like Diabetic Retinopathy(DR) and Age-related Macular Degeneration (AMD). However, these images are acquired from different devices, which have different intensity distribution, or in other words, belong to different imaging domains. This paper proposes a segmentation-guided domain-adaptation method to adapt images from multiple devices into single image domain, where the state-of-art pre-trained segmentation model is available. It avoids the time consumption of manual labelling for the upcoming new dataset and the re-training of the existing network. The semantic consistency and global feature consistency of the network will minimize the hallucination effect that many researchers reported regarding Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks(CycleGAN) architecture.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス・トモグラフィ(OCT)は、微小メートル分解能で網膜の断面領域を捉える非侵襲的手法である。 視線関連疾患の検出と,疾患の特徴の経時的進行を予測する補助画像基準として広く用いられている。 網膜層セグメンテーションは、網膜層の厚さの変化と流体の存在による網膜層の変形が、糖尿病網膜症(DR)や加齢に伴う黄斑変性(AMD)などの多発性眼疾患と高い相関関係を持つ重要な特徴抽出手法の1つである。 しかし、これらの画像は異なる強度分布を持つ異なるデバイスから取得され、言い換えれば異なる画像領域に属する。 本稿では,複数のデバイスからの画像を単一の画像領域に適応させるためのセグメンテーション誘導型ドメイン適応手法を提案する。 来るべき新しいデータセットに対する手動ラベリングの時間消費と、既存のネットワークの再トレーニングを回避する。 ネットワークのセマンティック一貫性とグローバルな特徴一貫性は、多くの研究者がCycleGAN(Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks)アーキテクチャについて報告した幻覚効果を最小化する。

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